Comment mettre l'IA en pratique dans la relation client

La data et l'IA sont des outils clés nécessaires à l'amélioration de la relation client. Alors qu'elles participent à l'optimisation du parcours client et à l'efficacité et la performance des entreprises, les cas d'usages se multiplient et produisent désormais de bons résultats.

Internaliser la compétence IA

Recruter et constituer en interne des compétences spécifiques aux techniques de l’IA et au machine learning devient un enjeu clé. En effet, le succès des projets résulte souvent d’une étroite collaboration avec les experts métiers de l’expérience client qui aident les spécialistes IA à adapter leurs algorithmes et atteindre progressivement les objectifs.

Pour répondre à ces problématiques, les équipes de Data Scientists peuvent alors mettre en place une suite d’outils spécialisés intégrés et paramétrés pour adresser des objectifs métiers divers et proposer un catalogue de services aux équipes métiers. 

Cette maturité est d’autant plus indispensable, que les organisations doivent définir une approche efficace en matière d’IA pour pouvoir circonscrire des problématiques précises telles que l’amélioration de la satisfaction client ou la diminution de l’attrition au sein des centres de contacts. Pour atteindre un retour sur investissement, il est nécessaire de tenir compte d’une phase d’apprentissage de l’IA sur le domaine concerné.

Définir une roadmap claire

La collecte et le process de données sont des étapes indispensables qui supposent de définir une roadmap claire où les data scientists se doivent de travailler en étroite collaboration avec la production et les métiers de la relation client.

Cette dernière constitue un enjeu stratégique de la relation client. C’est une conviction forte qui possède un véritable coût car elle nécessite de recruter des équipes spécialisées en mesure de produire de la propriété intellectuelle ou de s’interfacer avec d’autres acteurs dans un écosystème riche

Par exemple, le machine learning constitue un outil majeur qui permet de résoudre des problématiques opérationnelles pour prédire l’attrition des employés. Au sein d’un centre de contact, la gestion des talents représente un enjeu clé où le taux d’attrition est regardé avec attention. En effet, former des collaborateurs est coûteux, et un taux de turnover trop important finit par avoir des impacts sur les services délivrés au client final. Pour répondre à ces problématiques, l’IA et plus particulièrement l’étude statistique des évènements qui ont précédé le départ d’un salarié, permettent de prédire le taux d’attrition futur et d’analyser les principaux critères qui influencent les départs.

La sécurité des données au cœur des projets d’IA

Alors que l’IA représente un enjeu majeur pour les organisations, les entreprises de service client doivent être en mesure de proposer un accompagnement sur les problématiques de sécurité des données.

Collecter la donnée et le besoin de sécurité sont souvent contradictoires. Face à ces contraintes les entreprises de la relation client doivent être à même de mettre des process de sécurité dans le respect des contraintes réglementaires telles que GDPR. Des techniques d’anonymisation de la donnée peuvent être mise en œuvre en amont du processus d’IA pour atteindre un objectif sans compromettre - ou exposer - les données personnelles des clients. Il est alors nécessaire de trouver le bon équilibre entre la valeur produite par l’IA et la concession de partager la donnée.